在这一篇博客（我参考了各位大佬的博客）主要在ROS环境下通过读取深度相机的数据，基于ORB-SLAM2这个框架实现在线构建点云地图（稀疏和稠密点云）和八叉树地图的构建(Octomap，未来用于路径规划)。涉及到两个代码，一个是修改后的ORB_SLAM2[1]和ROS节点orbslam2_pointcloud[2]，这两部分代码(也包括了双目的部分)我都放在了码云上面了。

ORB_SLAM2代码安装（稠密点云版）
由于ORB-SLAM2在构建的时候只在地图中保留了ORB特征，建立稀疏点云地图，好在ORB-SLAM2这个框架结构比较清晰，只需要单独添加一个线程用于维护点云地图，将ORB-SLAM2生成的关键帧传入点云地图构建线程，利用传入关键帧来生成点云地图，这就是基本思路了。其实这个工作高翔博士(ORB_SLAM2_PointCloud )在早期就已经做过了，并上传到了github中。但是使用这个方法有以下两个问题：

编译过程不方便（各种.so文件以及各种.h头文件需要导入ROS工作空间）
只支持RGBD模式，我们是希望能够在室外也可以用，这就需要系统对双目相机的支持。

那么在本文中，我们对原版的ORB_SLAM2的 ROS 部分做了修改：

在节点中增加了关键帧输出接口
增加了ROS的位姿发布话题

然后将稠密点云的构建放在ROS中，写成独立的功能包 orbslam2_pointcloud_mapping

我的运行环境：Ubuntu18.04 + ROS Melodic + PCL1.8

安装过程
1、首先需要安装PCL点云库，可以参考博客《Ubuntu18.04安装PC》。不过安装了ROS之后就已经把PCL安装好了。

2、下载修改后的orb_slam2源码

git clone https://gitee.com/zeende/orb_slam2

下载后源码可以不放在自己的ROS workstation中，具体的编译过程参考之前的博客《ORB_SLAM2配置过程》（应该没有bug了，编译卡死的话改成make -j1，单线程）

3、下载稠密点云构建的ROS功能包 orbslam2_pointcloud_mapping

git clone https://gitee.com/zeende/orbslam2_pointcloud_mapping

Note：下载后把下面代码中点云保存路径改成自己的

路径：orbslam2_pointcloud_mapping/src/PointCloudMapper.cc

4、catkin_make 编译ROS工作空间

整体思路
整个建图过程分为三个部分：第一部分为驱动部分，负责驱动传感器，这里由数据集代替；第二部分为位姿估计，由ORB_SLAM2获取相机数据，输出相机位姿；最后由建图部分实现三维场景恢复，为复杂场景机器人导航提供环境地图。

具体内容：有空再写

数据集测试

我用的数据集

链接: https://pan.baidu.com/s/1awd_quLk_DbrUYtR3PT0Ig 密码: l4r2
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首先 roscore ；

进入ORB_SLAM2下，执行

rosrun ORB_SLAM2 astra Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/ROS/ORB_SLAM2/TUM1_ROSbag.yaml

启动建图节点

roslaunch pointcloud_mapping tum1.launch

进入数据集bag的目录

rosbag play rgbd_dataset_freiburg1_desk.bag

运行效果如下：

TODO   参考链接：ORB-SLAM2 在线构建稠密点云（一）